비파괴검사를 이해하고 습득하기 위해 필수적인 실습 위주의 교육 환경을 대체할 수 있는 수단으로, 가상적인 실습 환경을 제공하는 지능형 교육 시스템을 설계하고, 이를 구현하였다. 용접부 및 다양한 제품을 검사하는데 필수적인 비파괴검사는 그 전문기술을 이해하기 위해 다양한 현장 경험을 필요로 할 뿐만 아니라, 기술지식의 지속적인 유지를 위해 반복적인 교육과 훈련을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개인용 컴퓨터를 이용하여 개별학습이 가능한 지능형 교육 시스템을 개발하였으며, 가상 실습 환경의 구축과 개별학습을 효율적으로 지원하기 위해 학습 결과를 자기진단 할 수 있는 평가 시스템의 연구가 필요하다.
본 논문에서는 주어진 환경에 대한 정보가 충분하지 않은 상황에서 지능형 에이전트에게 요구되는 스스로의 위치를 파악하기 위해 로봇이 자신의 위치 추정과 동시에 주위 환경을 인식하여 주변 지도를 작성하는 방법을 제안한다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 센서 측정값을 통해 계산된 결과 값을 파티클 필터에 적용하며 로봇의 환경 지도 작성을 위해 점유 격자 지도 방법을 사용한다. 이 두 방법을 병합하여 동시적 위치 추정 및 지도 작성 문제에 적용하여 시스템을 설계 및 구현해보고 실험결과를 소개한다.
본 연구에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 장착하여 지능형 로봇의 성능 구현이 가능하도록 스마트폰 애플리케이션과 로봇 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 터치스크린, 사운드 입출력, 네트워크 그리고 각종 센서 기능을 갖고 있는 스마트폰을 전원부와 모터 등의 단순 기능을 갖는 로봇플랫폼에 접목시켜 원격제어, 홈오토메이션, 게임기, R-러닝 등의 기능을 수행할 수 있도록 구현하였다. 연구에 사용된 스마트폰은 블루투스 통신을 이용하여 로봇과 데이터를 송수신하며 원격지의 컴퓨터와는 WI-FI를 통해 인터넷으로 통신을 수행하도록 설계 하였다.
군사 분야에서 사용하는 기존 영상융합체계는 영상에서 미확인 개체를 식별하는 Activity-Based Intelligence(ABI) 기술과 객체들에 대한 지식정보를 관리하는 Structured Observation Management(SOM) 기술을 연동하여 다양한 관점에서 분석하고 있다. 그러나 군사적인 목적을 달성하기 위해서는 미래 정보가 중요하기 때문에 주변 맥락 정보를 통합하여 분석해야 할 필요성이 있으며 이를 위해 주변맥락 정보를 분석하는 딥러닝 모델 적용이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 영상 판독 시스템 구축을 하기 위한 전처리 과정을 설계하였다. pyhwp 라이브러리를 이용하여 영상 정보 판독 데이터를 파싱 및 전처리를 진행하여 데이터 구축을 진행하였다.
본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
다양한 센서 네트워크와 유비쿼터스 기술이 제공되는 지능형 협업 환경은 사용자를 위해 확장된 인터랙션을 제공할 수 있다. 기존의 인터랙션이 사용자와 컴퓨터 머신과의 직접적인 인터랙션이 주를 이룬 반면 새로 확장된 인터랙션은 사용자와 공간과의 인터랙션을, 실질적으로 공간을 구성하는, 관리와 제어가 가능한 구성요소와의 인터랙션을 나타낸다. 본 논문은 이러한 공간 인터랙션을 효과적으로 제공할 수 있도록 하기 위해서 공간 오브젝트를 등록, 인식하고, 특히 사용자의 의도에 맞는 태스크를 지원하기 위해 과거의 인터랙션 정보를 이용한 템플릿 기반 맵핑 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘을 이용하는 경우, 공간 오브젝트가 증가함에 따라 템플릿을 검색하여 처리하는데 드는 시스템의 비용이 어느 정도 향상되는지 실험을 통해 분석하도록 하며, 진행되는 모든 공간 인터랙션을 시각적으로 보여주기 위한 그래픽 기반의 도시 방법을 소개하고 결론을 맺는다.
현대인의 생활은 대부분 실내에서 생활하고 있으며, 실내 거주공간을 쾌적화하기 위한 다양한 시스템을 설계하고 제어하고 있다. 제어기 설계에 있어서 중요한 인자는 온도, 자연광, 실내조명, 공간 넓이 등이 중요한 인자이며 이들 인자들 사이의 상관관계를 규명하여 쾌적제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 온도, 습도 그 외에 실내 환경에 영향을 주는 조도와 실내 공간 넓이에 대한 기류 센서 등의 센서모듈을 설계하여 실내 환경에 대한 정보를 획득 한 뒤 실내에 사람의 유무에 대한 정보를 기준으로 PMV(Predicted Mean Vote) 규격화를 통하여 실내 환경을 쾌적하게 제어하는 시스템을 설계하였다. 또한, LonWorks 기반의 전력선 통신을 이용하여 실내조명을 제어하며, 공조용 에어컨을 제어할 수 있는 LonWorks 기반의 무선 리모콘을 설계하여 에어컨을 제어하고 원격 모니터링 기능을 수행하는 지능형 제어시스템을 제시하고자 한다.
최근 과학기술의 급속한 발달로 인하여 컴퓨터를 활용하는 교육환경도 크게 변화하고 있다. 특히 인터넷의 빠른 성장으로 인해 웹 상의 교육정보가 기하급수적으로 증가되었으며, 이에 따라 수많은 교육용 웹 자료를 컴퓨터 보조 학습 매체로 활용하고 있다. 또한 CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI) 나 ITS(Intelligent Tutoring System) 등을 통해 컴퓨터를 수업 매체로 활용하는 방법도 많이 연구되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 다양한 수준의 학습자들에게 수준별로 적합한 학습 방법과 학습할 수 있는 방법이 효율적으로 제공되지 않고 있는 실정이다. 특히 현행 교육과정이 지향하고 있는 수준별 교육과정에 적합하지 않으면서 학생들의 능력, 적성, 필요, 흥미에 대한 개인차를 고려하지 않고 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자에게 웹을 통하여 필요한 학습정보를 제공하고 자기 주도적으로 학습 할 수 있는 환경을 만들어주면서, 학습자의 특성, 흥미, 호기심, 능력에 따라 알맞은 학습효과를 충족시켜줄 수 있는 웹 기반 자기주도적 MITS(Multimedia ITS)를 제안하였다. 본 시스템에서는 개별 학습의 효과를 극대화하기 위해 초등 수학 전 학년 수와 연산 영역에서 과정별, 특성별, 연계별 학습내용을 체계화하여 내용과 학년을 통합하였고, 학습자가 학년, 학습시간과 장소의 제한에서 벗어날 수 있도록 4개의 모듈로 구성된 웹 기반 MITS를 설계 및 개발하였다.
상황 인식(context-awrare)은 인간-컴퓨터 상호작용의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 많은 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 SoC(System-on-a-Chip)로 구현될 수 있는 상황 인식 시스템 구조를 제안한다. 제안한 구조는 센서 추상화, 컨텍스트 변경에 대한 통지 메커니즘, 모듈식 개발, if-then규칙을 이용한 쉬운 서비스 구성과 유연한 상황 인식 서비스 구현을 지원한다. 이 구조는 통신 모듈, 처리 모듈, 블랙보드를 포함하는 SoC 마이크로프로세서 부분과 규칙 기반 시스템 모듈을 구현한 하드웨어로 구성된다. 규칙 기반 시스템 하드웨어는 모든 규칙의 조건부에 대해 매칭 연산을 병렬로 수행하고, 규칙의 결론부는 마이크로프로세서에 내장된 행위 모듈을 호출함으로써 작업을 수행한다. 제안한 구조의 SoC 시스템은 SystemC SoC 개발 환경에서 설계되고, 성공적으로 테스트되었다. 제안한 SoC 기반의 상황 인식 시스템 구조는 주거 환경에서 컨텍스트를 인식하여 노인을 보조하는 지능형 이동 로봇 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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